如何计算文本中词频的最优zipf分布

Question

对于家庭作业，我必须绘制文本的词频并将其与最佳zipf分布进行比较。根据它们在日志日志图中的排名绘制文本的计数词频似乎工作正常。但是我在计算最佳 zipf 分布时遇到了麻烦。结果应该是这样的：我不明白计算直线的方程是什么样的zipf。在zipf法律的德国维基百科页面上，我发现了一个似乎有效的等式但没有引用来源，所以我不明白常数1.78来自哪里。#tokenizes the file tokens = word_tokenize(raw)tokensNLTK = Text(tokens)#calculates the FreqDist of all words - all words in lower casefreq_list = FreqDist([w.lower() for w in tokensNLTK]).most_common()#Data for X- and Y-Axis plotvalues=[]for item in (freq_list):    value = (list(item)[1]) / len([w.lower() for w in tokensNLTK])    values.append(value)#graph of counted frequencies gets plottedplt.yscale('log')plt.xscale('log')plt.plot(np.array(list(range(1, (len(values)+1)))), np.array(values))#graph of optimal zipf distribution is plottedoptimal_zipf = 1/(np.array(list(range(1, (len(values)+1))))* np.log(1.78*len(values)))###1.78plt.plot(np.array(list(range(1, (len(values)+1)))), optimal_zipf)plt.show()我使用此脚本的结果如下所示：但我只是不确定最佳zipf分布是否计算正确。如果是这样，最佳zipf分布不应该在某一点与 X 轴交叉吗？

Answer 1

看看Andrew William Chisholm 的这篇研究论文。特别是第 22 页。

H (N) ≈ ln (N) + γ

其中 γ 是 Euler-Mascheroni 常数，近似值为 0.57721。注意到 exp(γ) ≈ 1.78，方程 <...> 可以重写为大 N（N 必须大于 1,000 才能精确到千分之一）。

pr 1 / [r*ln(1.78*N)]